零售商店分析:全渠道成功的缺失部分

数据现在是零售体验的核心。对当今的零售商来说，不断改善各个渠道的客户体验是一项简单的要求。为消费者提供个性化、信息丰富和方便的购物体验的一种方法是通过零售店分析。

正确的零售数据是客户忠诚度的关键。难怪最大的零售博览会的展厅里挤满了数百家(如果不是数千家的话)提供数据和分析解决方案的公司。所有的零售商都想要这个关键的竞争优势。但是，在这个全渠道的世界里，你如何将整个店内分析解决方案的生态系统结合在一起，推动你想要的业务成果?

电子商务零售商收集个人客户数据要容易得多。Web技术使在线零售商不仅可以跟踪消费者购买了什么和什么时候购买，而且还可以根据实际位置和使用的设备跟踪用户的购物地点。顾客洞察和分析数据往往是现成的。

此外，这些零售商可以访问大量的客户行为数据，包括购物者如何到达网站，他们在网站上看了什么其他商品，以及他们在网站上花了多长时间购物。当这些信息与IP地址或购物者的商店帐户相关联时，零售网站可以向消费者发送有针对性的电子邮件和网站广告、定制交易和建议产品。这有两个目的:消费者将有一个更简单的购物体验，因为他们可能会看到他们想要的产品，而零售商可以从相关商品的购买和回头客中产生更多的销售额。

当然，这是零售业的天堂。

但通过店内零售分析，要达到这一境界要困难得多。大多数商店充其量可以通过忠诚度计划跟踪消费者行为，将购买行为与特定的个人联系起来。否则，商店可以跟踪商品销售情况，了解哪些产品最受欢迎。他们可以测量商店的客流量。然而，他们无法追踪单个购物者的实际购物路径，包括他或她在到达收银台之前还看了什么。因此，实体零售商在没有店内零售分析技术的情况下，为每位顾客提供定制化、便捷的购物体验的方式非常有限。

零售商升级客户分析技术的速度缓慢

有多种技术创新可以帮助零售商通过实体零售店分析来更多地了解他们的顾客，但到目前为止，只有最大的公司有财力测试和实施最新的选择。在一个利润率极低的行业，不允许出现重大失误。

在过去的18个月里，我们看到消费者的行为发生了光速般的变化，这让零售商们手忙脚乱地适应一个数字化转型加速的世界。由于试图管理商店容量等因素带来的额外压力，零售商一直在努力掌握正确的技术，以实现最新的购物者跟踪功能。根据BDO的2021年零售数字化转型调查68%的零售商正在使用和投资店内分析解决方案，以改善零售商店的体验。

甚至在数字化转型之旅加速了对零售分析和报告技术的需求，所有受访者都来自捷普零售技术的未来调查一致认为，技术创新对于满足当今购物者的期望和提高商店业绩至关重要。这些投资将帮助商店提高购物效率，并提供更个性化的体验。事实上，如果没有合适的零售技术，实体店就不可能实现终极个性化。

升级实体店以优化零售数据

运营敏捷性、客户满意度和保留率、资源优化和持续改进都是当今零售业成功的关键。但要在这些领域实现任何一个目标，都依赖于来自所有不同接触点的实时反馈。

值得庆幸的是，你并不缺乏技术解决方案，可以将其整合到你的实体商店中，将其转变为数据天堂。真正的问题是:从哪里开始?

认为实体店的数字化转型会在一夜之间发生是不现实的。这项工作需要一个深思熟虑的计划，包括明确的目标和清晰的技术路线图，以及一个由合作伙伴和供应商组成的生态系统，他们可以将您的愿景变为现实。事实上，他们甚至可能是你制定计划的重要资产。考虑到93%的零售商决策者表示，他们的技术投资计划在过去两年里发生了变化，尽早让你的利益相关者参与对话是很重要的。技术只是你整体战略的一部分，最好的零售解决方案不是一刀切的。

以下是您可以在实体店中使用的一些技术，以收集店内零售分析:

我们大多数人都听说过或去过亚马逊自动商店。在这些无收银员的商店里，顾客通过扫描智能手机上Amazon Go应用程序中的条形码进入，购买他们想要的商品，然后离开，而不需要停下来付款。遍布商店的数百个摄像头跟踪顾客的旅程，包括他们拿起、放回货架上或最终带走的东西。每个产品都有一个大的，相机友好的代码，摄像头可以读取，以确切地知道什么物品被拿走了。然后计算机将这些信息与货架重量传感器的数据相结合，以确认产品已被下架。当购物者离开商店时，他们会自动收取购物费用，他们甚至会收到通知，告诉他们购物的速度有多快。

这种计算机视觉、深度学习算法和传感器融合的结合，为越来越缺乏时间的消费者创造了快速、便捷的购物体验。此外，这项技术还创造了一个在高级分析方面更类似于电子商务的购物环境，因为该系统可以跟踪特定消费者在商店中去了哪里，他或她拿起了什么商品，以及他或她最终购买了什么商品。最终，亚马逊使用了我们在上图中概述的一些技术，但以满足其业务目标的方式进行。

投资于店内零售分析的未来

我们生活在一个数据驱动的文化中。我们随时随地都能得到信息。等式中最困难的部分是从我们可以得到的数据中找到意义。作为零售商，您可以投资新技术并将其集成到您的商店中，但不知道如何处理这些数据的瓶颈可能会破坏您的计划。

我们知道，数据将帮助零售商做出更好的决策，提高零售运营效率，提高客户参与度，并帮助我们提供更好的客户体验。但是，将数据转化为可操作的见解可能是当今零售业面临的最大挑战。事实上，在Jabil调查中，当被问及最大的技术实施挑战时，零售商将以下列为他们的两个主要问题之一:收集和管理大数据的技能不足。

为了更好地理解他们收集的数据，在捷普公司最近的调查中，近一半的零售决策者正在投资或至少计划投资某种类型的零售分析和报告技术。具体地说:

• 50%的公司投资于数据可视化
• 49%的人专注于基于位置的移动定位
• 45%的企业计划扩大大数据业务
• 44%的人会投资店内传感器
• 44%的人希望实现机器学习和人工智能

当新的数据分析和报告技术结合起来时，他们可能会在一次访问中收集到关于单个购物者的数千个数据点。零售商将需要最好的数据可视化软件来分析这些数据点，并突出有意义的见解。来自视觉分析的可操作数据可以帮助告知供需决策、降低成本、创造更多收入、影响质量改进、加快流程效率并创造更好的购物体验，以满足消费者的偏好。

基于位置的移动定位可以帮助更多的消费者进入商店，并引导他们在商店中找到促销商品。超过70%的零售营销人员已经制定了某种基于位置的广告策略，以提高客流量Blis、WBR Insights和Future Stores的调查．半数接受调查的零售商指出，已经在某家商店附近的消费者更容易接受实时的移动促销。约三分之二的受访零售商还提供本地产品或库存搜索和互动地图，以帮助店内或附近的购物者。

大数据分析也有助于推动购买。例如，如果使用商店应用程序的购物者每次购物通常都会购买特定的商品，那么应用程序可以使用商店的大数据来识别这一点，并提醒消费者购买该商品，从而推动持续购买。此外，如果这些见解与一个开云体育手机版 公司、零售商和食品或饮料制造商可以合作进行交叉促销，向购物者发送有针对性的优惠券，鼓励他们尝试新品牌或购买补充产品，比如热软糖和顶级冰淇淋。然后auto-replenishment，由连接包装可以更进一步。

机器学习和人工智能可以帮助商店员工填补客户服务空白，提供更好、更方便的商店体验。例如，当智能手机激活自动售货亭和智能照明系统时，可以帮助引导购物者找到他们正在搜索的特定商品。这些售货亭收集的数据可以告诉你哪些商品很受欢迎，哪些商品可能很难找到。还有一些机器人可以帮助货架上架、面对产品，以及做其他一些在员工专注于其他客户服务工作时可能会被跳过或推迟的日常任务。此外，购物者可能会欢迎商店里增加的这项技术。如今的消费者非常精通技术，并且习惯于与交互技术打交道。因此，他们想要一种拥抱科技的互动零售体验。

店内零售分析和报告技术对零售业的未来至关重要，这种说法还远远不够。分析是零售商推动业务发展的基础，无论目标是销售更多商品，增加利润，提供更好的客户服务体验还是以上所有目标。零售数据分析和报告可以帮助商店经理跟踪和调整流量，优化产品植入，鼓励消费者尝试新产品或不同的品牌，并提供更接近电子商务环境的无缝商店体验。零售商现在需要投资于零售分析工具和报告技术，以便他们能够收集可操作的见解，并为未来的消费者提供所需的商店体验。巧妙的数据收集、系统化和呈现使零售商能够提前有效地回答“为什么”。